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Enregistrement W2900271553 · doi:10.1093/geroni/igy023.2792

RELATIONSHIPS BETWEEN CONTEXT, IDENTITY NEGOTIATION, AND WELL-BEING IN RETIREMENT

2018· article· en· W2900271553 sur OpenAlexaff
Nicky J. Newton

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Identity (music)PsychologyPsychosocialAffect (linguistics)NegotiationSocial psychologyMeaning (existential)GerontologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retirement can be challenging, depending on myriad factors. The transition itself, in addition to the context in which it occurs – such as whether retirement is planned or unplanned - may lead some older adults to renegotiate their identities (Whitbourne & Skultety, 2006). Moreover, retirement and its associated psychosocial response can ultimately affect retirees’ well-being (Wang & Hesketh, 2012), whether assessed as hedonic or eudaimonic. The current study examines the relationship between identity processes (assimilation, accommodation, balance), planned/unplanned retirement, activity participation, and four types of well-being (meaning in life; activity-linked positive and negative affect; life satisfaction) in a sample of retired Canadians (N = 124; Mage = 68). Preliminary results indicate that, while retirement context is important, identity processes are significantly associated with different types of well-being in different ways, thus highlighting the need to comprehensively measure context and individual differences in order to maximize well-being during retirement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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